基于深度学习算法的萤石氟化钙含量预测研究

生态产业科学与磷氟工程 ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (09) : 73-76.

李凌云, 刘海庆, 郝彬, 任建吉

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摘要

萤石作为一种重要的工业矿物，其品质主要由其中氟化钙的含量决定。为了有效评估和预测萤石中的氟化钙含量，提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）和卷积神经网络（CNN）以及双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）相结合的深度学习算法用于萤石中氟化钙含量的预测。实验结果表明，所提方法具有较高的预测精度和稳定性，为萤石的质量评估和工业应用提供重要参考。